Numerical Study of Cavitating Flow Over a Hydrofoil

En raison de la complexité du champ d'écoulement cavitant et des fluctuations soudaines de pression autour des aubes des machines hydrauliques, la modélisation de la cavitation est un problème très difficile, et comme elle a de nombreux effets néfastes dans de nombreuses industries telles que l'industrie hydraulique, cela a été un sujet de recherche très actif au cours des dernières décennies. Étant donné que les variations de turbulence près d'un profil hydraulique peuvent entraîner une sous-estimation dans la prédiction de la pression locale, des pressions inférieures à la pression de saturation peuvent être prédites. Par conséquent, le choix du bon modèle de turbulence qui modélise la viscosité de manière appropriée est d'une grande importance. La recherche actuelle est effectuée à l'aide du solveur commercial ANSYS-Fluent 16.1 et elle est consacrée à la modélisation des écoulements cavitants à différents nombres de Thoma (σ) autour d'un profil NACA66. À cet égard, dans le chapitre 3, le modèle de cavitation Zwart-Gerber-Belamri couplé à l'approche de modélisation multiphase mixte ainsi que le modèle de turbulence standard k−ε (SKE) est appliqué, et la précision des prédictions numériques effectuées est étudiée. Ensuite, l'effet de certains autres paramètres sur la simulation en régime permanent tels que la densité du maillage, les critères de convergence, divers modèles de turbulence, à savoir la turbulence SKE et SST k - ω, et la taille du pas de temps est étudié, et les résultats obtenus sont comparés avec des résultats expérimentaux. L'objectif de cette recherche est de développer une configuration numérique pour laquelle certaines caractéristiques qualitatives et quantitatives de l'écoulement du fluide cavitant telles que la mesure du coefficient de pression (Cp), les fluctuations de pression soudaines et leurs fréquences, l'initiation de la cavitation, la croissance et son effondrement sur le profil NACA66 sont prédits. En accord avec les résultats expérimentaux et sur la base des prédictions de Cp autour du profil, la cavitation à σ = 1.25 était instable, et la cavitation associée à un écoulement cavitant avec σ = 1.41, 1.34 et 1.30 est rapportée comme stable et les longueurs de cavitation ont été prédites avec une précision décente variant de 5% à 14% d'erreur. De plus, les caractéristiques instables de la cavitation autour du profil NACA66 connue comme de la cavitation en nuages sont étudiées dans la recherche actuelle. Dans le chapitre 4, en effectuant des simulations transitoires, les prédictions de fréquences associées aux fluctuations soudaines de pression dans les écoulements cavitants à différents nombres de cavitation, à savoir σ = 1.41,1.34, et 1.30, sont également démontrées en bon accord avec les résultats expérimentaux avec seulement 3,5%, 6,3 % et 10,0 % d'erreur, respectivement. Il convient de noter qu'un maillage généré à partir de près d'un million de nœuds ainsi que la taille de pas de temps la plus fine possible, soit 0,00002 (s), est utilisé pour exécuter les simulations, et le modèle de turbulence SKE et la cavitation Kubota sont utilisés pour les calculs numériques. De plus, en accord avec les résultats expérimentaux, les résultats CFD ont confirmé que la fréquence mentionnée diminue à mesure que la longueur de cavitation augmente.

Abstract

Due to the complexity of cavitating flow field and sudden pressure fluctuations around the blades of hydraulic machinery, cavitation modeling is a very challenging problem, and since it has many detrimental effects on many industries such as the hydraulic industry, it has been a very interesting topic for researchers in the last decades. Since turbulence variations near hydrofoil can result in under prediction of local pressure, pressures lower than the saturation pressure might be predicted. Hence, choosing the right turbulence model which models viscosity appropriately, is of great importance. The objective of this research is to develop a numerical setup by which some qualitive and quantitative characteristics of the cavitating fluid flow such as pressure coefficient (Cp) measurement, sudden pressure fluctuations and the frequencies associated with the highestpressure variations, cavitation initiation, growth, and collapse over the NACA66 hydrofoil are predicted. In agreement with the experimental results and based on the Cp predictions around the hydrofoil, the cavitation at σ = 1.25 was unstable, and the cavitation associated with a cavitating flow σ = 1.41, 1.34 and 1.30 are reported to be stable and the cavitation lengths were predicted with a decent precision varying from 5% to 14% error. Furthermore, the unsteady characteristics of cavitation around the NACA66 hydrofoil experiencing cloud cavitation is studied in the current research. The current research is performed using the ANSYS-Fluent 16.1 commercial solver and it is devoted to model cavitating flows at different Thoma numbers (σ) around a NACA66 hydrofoil. In this regard, in chapter 3, the Zwart-Gerber-Belamri cavitation model coupled with the mixed multiphase modeling approach as well as the standard k - ε (SKE) turbulence model is applied, and the precision of the performed numerical predictions is investigated using the named models. Then, the effect of some other parameters on the steady-state simulation such as mesh density, convergence criteria, various turbulence models, namely SKE and SST k - ω turbulence, and time-step size is studied, and the obtained results are compared with the experimental results. In chapter 4, by performing transient simulations, frequency predictions associated with the sudden pressure fluctuations in the cavitating flows at different cavitation numbers, namely σ = 1.41, 1.34, and 1.30, are also demonstrated good agreement with the experimental results with only 3.5%, 6.3%, and 10.0% error, respectively. It should be noted that a mesh generated from near one million nodes as well as the finest feasible time-step size meaning 0.00002 (s), is used to run the simulations, and the SKE turbulence model and Kubota cavitation are employed for the numerical calculations. Furthermore, in agreement with the experimental results, the CFD results confirmed that the mentioned frequency reduces as cavitation length increases.